Eij＝ai＋bilgPi（2）
式中
Eij——第j規模級城市中第i部門實際找到的最小職工比重；
Pj——第j規模級城市的人口中位數。
表31莫爾回歸分析的相關指數（R2）
莫爾對1970年美國333個城市的分析結果表明（表31），大多數部門的城市規模級與最小需要量之間有很高的正相關。出乎意料的是零售商業相關性不強。建築業、健康服務業和農業則沒有相關性，故沒有包括在圖表中。所有部門都表現出最小需要量隨城市人口增加而上升的趨勢，其中以耐用品製造業最顯著。
為了克服烏爾曼等方法中的理論缺陷，吉布森（L.JGibson）和沃登（M.A.Worden）改用各規模組中第2位最低的城市職工比重作為每個規模組城市的最小需要量。他們為了從各種方法中找出最佳區分基本/非基本的間接方法，曾經對亞利桑那州的20個小城鎮（人口從1838人到15000人）用普查法、3種不同方式的抽樣調查法、2種不同標準的區位商法和4種不同的最小需要量法進行對比研究。結果證明，用莫爾建立的最小需要量的回歸模型所得的結果最接近於普查結果。用第2位最低職工比重的最低需要量法效果也相當好。
（六）需要注意的問題
總之，為了避免用費時、費事又費錢的實際普查方法來取得城市的基本/非基本活動的結構，促使了許多種相對簡單的間接方法的誕生。這些方法可以用一個表達式來概括：
Bi＝Ai－αA
式中
Bi——某城市i部門的基本活動部分的職工；
Ai——某城市i部門的職工；
A——某城市的全部職工；
α——需要尋找的係數。
根據這個表達式可以看出，雖然上述各種方法的思想出發點各有差異，但在實際應用中，隻是α的取值不同而已。在區位商法裏，α取全國或區域的背景百分比值；在正常城市法裏，取第五個百分位的城市的職工比重；在最小需要量法中，取所在規模組中職工比重最低的或次低的那個城市的數值，或建立回歸模型取得。總的而言，區分基本/非基本活動的方法在不斷完善。
盡管如此，在運用中仍有一些難題需要注意解決：
1.計量單位的選用
無論哪種方法，當區分基本/非基本部分時取用的指標不同，所得的結果是不同的。從經濟基礎理論的原意講，以產品指標或收入指標比較理想，但常常物質生產部門與非物質生產部門之間無可比性。即使考慮城市產品或服務的輸出收入，又常常排除了城市其它的基本收入來源，如外來的投資、政府的撥款、補貼等，這也是從城市以外得到的收入，而且對城市發展常常起重要作用。經常使用的勞動力指標，好處是資料易得，但它隱含的前提是同一部門的職工生產效率一樣，人們的工資水平和消費結構一樣，這一前提實際上並不存在。
2.地域單元的確定
基本/非基本活動的劃分以供給外地或本地消費為標準。如果把地域縮小到每個企業單位，則它們的經濟活動幾乎全部是基本的；如果把範圍擴大到全球，則幾乎全部是非基本的。對城市也一樣，使用不同空間尺度的城市地域界線，會取得不同的結果，相互間也無可比性。這一問題在國外大城市尤顯突出。因為那些城市有大量通勤人員，常常在中心城市工作並取得收入，住在中心城市以外甚至中心縣以外，並在居住地納稅和消費。按大都市區為地域單元時，這些人很大部分屬於大都市區的非基本人口，但是按城市化地區等建成區概念計，他們卻是所在居民點的基本人口。在我國應用時也會碰到類似問題。
3.部門單元的劃分
部門單元劃分粗一些或細一些，所得到的基本/非基本比例也不同。一般說來，部門分得越細，區位商法的結果就越準確。而最細的分類，卻使各部門的最小需要量幾乎都為零，結果城市就沒有了內部需求，因此最小需要量法就適合於比較粗的部門分類。遺憾的是上述方法的所有作者，對於他們為什麼分成36個部門或14個部門等都沒有加以解釋。至於象一個鋼鐵聯合企業，假如最終輸出產品是鋼材，但本身有鐵礦、燒結、煉鐵、煉鋼等生產過程，還有一套為自己和向社會開放的服務設施，類似這樣的企業是歸到一個部門還是分成若幹部門計算基本/非基本活動，也沒有理想的規定。
上述問題的提出，並非貶低研究城市基本/非基本構成的巨大意義。而是說明城市研究對象的特殊性，要求絕對的嚴密和準確是極為困難的。在城市地理學裏，所謂可比性都是相對的。上述任何一種方法，包括普查的方法，所得的結果隻是近似於實際而並不等於實際。城市地理學運用這一概念，也並不主要為揭示某一城市的基本/非基本活動的實際數量，主要目的是對比不同時間和不同空間裏城市B/N比的差異規律和變化趨勢。如果研究者根據各自研究的目的和可能得到的資料，注意使用同樣的指標、同樣的城市概念、同樣的部門劃分，吸取前人方法的優點，是能達到上述目的的。